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Python實(shí)現(xiàn)Web UI自動(dòng)化測(cè)試實(shí)戰(zhàn):Selenium 3/4+unittest/Pytest+GitLab+Jenkins
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《Python實(shí)現(xiàn)WebUI自動(dòng)化測(cè)試實(shí)戰(zhàn):Selenium3/4+unittest/Pytest+GitLab+Jenkins》主要介紹如何基于Python使用Selenium、unittest、Pytest、GitLab、Jenkins等工具實(shí)現(xiàn)WebUI自動(dòng)化測(cè)試,以幫助讀者提升測(cè)試水平。《Python實(shí)現(xiàn)WebUI自動(dòng)化測(cè)試實(shí)戰(zhàn):Selenium3/4+unittest/Pytest+GitLab+Jenkins》第1章簡(jiǎn)要介紹自動(dòng)化測(cè)試的相關(guān)概念和思路、Selenium的特點(diǎn)和發(fā)展歷史、WebDriver的原理,以及SeleniumIDE的簡(jiǎn)單應(yīng)用。第2章和第3章介紹與Python相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí),為后續(xù)內(nèi)容的講解做準(zhǔn)備。第4章~第15章詳細(xì)介紹使用各種框架進(jìn)行自動(dòng)化測(cè)試的方法和實(shí)戰(zhàn)案例,幫助讀者進(jìn)一步掌握自動(dòng)化測(cè)試技能。第16章從實(shí)際情況出發(fā),介紹提升自動(dòng)化測(cè)試用例執(zhí)行效率的幾種常見方法,供讀者在實(shí)際操作中參考。本書適合計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的學(xué)生、測(cè)試行業(yè)的從業(yè)人員和希望提升自動(dòng)化測(cè)試實(shí)戰(zhàn)水平的技術(shù)人員閱讀。

Storm 李鯤程 邊宇明 ·程序設(shè)計(jì) ·12.7萬字

產(chǎn)品經(jīng)理的AI實(shí)戰(zhàn):人工智能產(chǎn)品和商業(yè)落地
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以前,技術(shù)只是工程師操心的事;如今,技術(shù)是工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、企業(yè)家共同操心的事,他們只有通力合作才能駕馭強(qiáng)大的技術(shù),進(jìn)而取得商業(yè)上的成功。如今講人工智能的書大多屬于兩種類型:第一種面向廣大公眾進(jìn)行人工智能科普;第二種針對(duì)專業(yè)技術(shù)人員詳細(xì)講解人工智能的技術(shù)。這兩種書,產(chǎn)品經(jīng)理雖然都可以閱讀,但他們更迫切需要第三種——從商業(yè)的角度講人工智能,以產(chǎn)品的方式讓人工智能落地的書,而本書正是這種少數(shù)類型。本書具有針對(duì)性強(qiáng)、系統(tǒng)性強(qiáng)、實(shí)操性強(qiáng)、原創(chuàng)度高的特點(diǎn)。本書共分為三篇。第一篇是基礎(chǔ)篇,講解技術(shù)商業(yè)的基本規(guī)律、AI技術(shù)的實(shí)質(zhì)和邊界、AI的商業(yè)格局和應(yīng)用現(xiàn)狀。第二篇是合格AI產(chǎn)品經(jīng)理篇、包含合格AI產(chǎn)品經(jīng)理的能力體系、AI技術(shù)-場(chǎng)景適配和AI產(chǎn)品規(guī)劃、AI產(chǎn)品經(jīng)理的職業(yè)發(fā)展等內(nèi)容。第三篇是高級(jí)AI產(chǎn)品經(jīng)理篇,包含高級(jí)AI產(chǎn)品經(jīng)理的能力體系、AI技術(shù)-場(chǎng)景的洞察、AI商業(yè)模式設(shè)計(jì)等內(nèi)容。

車馬 ·人工智能 ·11.7萬字

Pandas數(shù)據(jù)分析快速上手500招(微課視頻版)
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本書采用“問題描述+解決方案”模式,通過500個(gè)案例介紹了使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理的技術(shù)亮點(diǎn)。全書共分為8章,主要案例包括:讀寫CSV、Excel、JSON、HTML等格式的數(shù)據(jù);根據(jù)行標(biāo)簽、列名和行列數(shù)字索引篩選和修改數(shù)據(jù),使用各種函數(shù)根據(jù)數(shù)據(jù)大小、日期范圍、正則表達(dá)式、lambda表達(dá)式、文本類型等多種條件篩選數(shù)據(jù);統(tǒng)計(jì)NaN(缺失值)的數(shù)量、占比,根據(jù)規(guī)則填充和刪除NaN;在DataFrame中增、刪、查、改行列數(shù)據(jù),計(jì)算各種行差、列差、極差以及直接對(duì)兩個(gè)DataFrame進(jìn)行加、減、乘、除運(yùn)算和比較差異;將寬表和長表相互轉(zhuǎn)換,創(chuàng)建交叉表和各種透視表;對(duì)數(shù)據(jù)分組結(jié)果進(jìn)行求和、累加、求平均值、求極差、求占比、排序、篩選、重采樣等多種形式的分析,將分組數(shù)據(jù)導(dǎo)出為Excel文件。本書還附贈(zèng)36個(gè)數(shù)據(jù)可視化案例,如根據(jù)指定的條件設(shè)置行列數(shù)據(jù)的顏色和樣式,根據(jù)行列數(shù)據(jù)繪制條形圖、柱形圖、餅圖、折線圖、散點(diǎn)圖、六邊形圖、箱形圖、面積圖等。本書適于作為數(shù)據(jù)分析師、物流分析師、金融分析師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)人員、人工智能開發(fā)人員、市場(chǎng)營銷人員、辦公管理人員、Python程序員等各行各業(yè)人員的案頭參考書,無論對(duì)于初學(xué)者還是專業(yè)人士,本書都極具參考和收藏價(jià)值。

羅帥 羅斌編著 ·數(shù)據(jù)庫 ·10.9萬字

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